Module 01
文档解析智能体
PDF、Word、Excel、CAD、邮件多源文档自动解析、OCR、结构化——把无序的文档堆变成可查询的知识图。
把案件初步审阅，从 7-10 天压到“数小时”
这家客户是一家做建筑工程争议鉴定 + 法证仲裁的专业服务机构，专业团队 200+ 人，业务覆盖港澳台 + 东南亚。每个案件涉及大量工程文档、合同、邮件、设计图——传统审阅靠 Excel + Word + 人工筛查，专家瓶颈极其严重。Stage 03 阶段他们重建了整套审阅流水线。
- 案件处理量
- +35%
- 每周省工时
- 8h
- 审阅时间
- 天→时
- 覆盖区域
- 全球
团队总产能提升
每位专家平均
7-10 天 → 数小时
跨办公室统一
Stage 03 · 系统 AI 重构
在 4 阶段路线图上的位置
入口工具AI 原生组织
01 · The customer
客户画像
一家深圳本地的跨境工程咨询机构，主营建筑工程争议鉴定与法证仲裁，专业团队 200+ 人，覆盖港澳台、东南亚、欧洲、中东、印度多个办公室。
02 · The challenge
每个案件 1000+ 份文档，人工筛查像大海捞针
一个典型的工程争议案件涉及合同、规范、施工记录、设计图、变更单、邮件往来 1000+ 份文档。传统流程：专家初步审阅一个案件需要 7-10 天，把关键条款、矛盾点、证据链人工标记到 Excel——再带去和客户讨论。
问题是：专家在工程领域稀缺，每个专家每天能审的案件量极有限。公司想接更多案子，但人不够；招新专家培养周期 2-3 年。
- 每案 1000+ 份文档，包括合同、规范、施工记录、邮件、CAD 图；
- 专家初步审阅周期 7-10 天，是整个流程的瓶颈；
- 跨办公室（欧洲 / 中东 / 东南亚）经验难以共享，每个 region 重复造轮子；
- 新人培养 2-3 年，专家供给跟不上业务增长。
03 · What we built
把案件初步审阅做成 AI 原生流水线
用 AI 重建从“接到案件”到“出初步评估报告”的整条流水线。AI 不是“辅助”，而是“接管”初步审阅——把 1000+ 份文档自动解析、抽取关键条款、找出矛盾点、构建证据时间线，专家在 AI 输出基础上做高阶判断。
Module 02
关键条款抽取
合同里的付款条款、变更条款、违约条款自动定位 + 高亮——专家从“读千页”变成“读几十条标好的条款”。
Module 03
跨文档证据比对
施工记录 vs 合同要求 vs 设计变更——AI 自动找出三者间的矛盾点，按时间线呈现。
Module 04
案件知识库
过去 N 年的案件解决方案沉淀为可被 AI 检索的库——新案件来了，AI 自动找“过去最相似的 3 个案例”。
Module 05
跨办公室统一
欧洲、中东、东南亚、印度多个办公室用同一套系统、同一份知识库——经验跨 region 复用，新办公室上手周期大幅缩短。
04 · The result
团队处理量 +35%，专家瓶颈被打开
新流水线上线后，团队整体案件处理量提升 35%（未扩编）。每位专家每周节省约 8 小时常规工作——这些时间被重投到高阶判断、客户沟通、复杂案件策略。最关键的变化：初步案件审阅时间从 7-10 天压到“数小时到数小时”——专家瓶颈被打开后，整个业务可以接更多案子。
- 案件处理量
- +35%
- 每周省
- 8h
- 初审时间
- 天→时
- 覆盖办公室
- 5+
Indirect benefits · 间接收益
- 新人培养周期从 2-3 年压到 1-1.5 年——因为新人可以在 AI 辅助下处理更复杂的案件。
- 跨办公室的经验复用率显著提升——欧洲办公室处理过的方法论，东南亚办公室能直接复用。
- 公司能接更多案子，不再受限于专家供给。
- AI 流水线本身可以作为产品对外输出给同行小型咨询机构，二次商业化潜力出现。
05· What we’d commit to
如果你想跑这条路 · 我们会怎么开始Lighthouse cases describe a destination. This is how temax would actually engage.
这是 Stage 03 阶段一个企业能跑到的位置。下面是我们承接同类项目时的具体路径——什么时候开始、对什么签字、会拒哪些诉求。
We begin · 我们怎么开始
如果你是专业服务机构、专家在“读千页文档”这件事上被卡死——我们会先 3–4 周拆解专家工作流，识别哪些步骤可以被 AI 接管、哪些必须保留人工判断。“文档解析”和“专业判断”是两件事，不能混。
We measure · 我们对什么负责
签的是“单案件初步审阅周期”“团队总产能”“新人独立上手周期”——以及跨办公室 / 跨团队的经验复用率。
Risk we’d flag · 风险与边界
最大的坑是“AI 替专家做了专业判断”——一旦发生，权威性与法律责任都会成问题。所以我们坚持 AI 只做“读 + 标 + 提议”，最终判断永远在专家手里。
典型 scope：年度合伙 · 培养体系改造
聊一下你的场景06 · Next step
这位客户的下一步Where this customer goes next.
每个 Stage 01 客户都不止于此。下面是这家公司在路线图上的下一站， 也是 AI 原生组织进化的下一格。
Stage 04 · AI 原生组织
把 AI 作为新合伙人引入培养体系
流水线跑稳定后，下一步是把 AI 写进新专家的培养体系——新人入所第一天就配 AI 协作工具，按“人 + AI 团队”的方式设计岗位。同时把跨办公室的经验沉淀机制制度化，让公司在地理扩张时不再“重新造轮子”。
预估年度合伙 · 培养体系改造
看完整 RoadmapAnother case
多品牌连锁餐饮